[KT 에이블스쿨 - IT 트랜드] 4주차 | 아마존go, 프로세스 마이닝, 탈 클라우드
에이블스쿨 스터디로 조원들과 IT 트랜드 발표 및 토론한 내용을 정리하고 있습니다
4주차 스터디 (4월 8일 ~ 12일)
1. 아마존go의 'Just Walk Out'
- 아마존 Go : 기존 무인 매장과 다르게 구매할 물건을 담기만하면 결제가 되는 매장
- 비교 : 일반적인 방식은 사람이 수동으로 바코드를 찍고 결제를 했더라면, 아마존 Go에서는 QR을 찍고 입장해 물건을 가방이나 카트에 담기만 하면 됨 (= just walk out)
- 활용기술 : 천장에 달린 카메라 센서(센서 융합)와 컴퓨터비전, 딥러닝 모델(CNN기반)을 사용
- 이는 자율주행 자동차와 유사한 기술이라고 함
- 음식 선반은 무게를 감지해서 사용자가 물건을 집었는지를 확인 가능
- 아마존 Go의 실패
- 3000개의 아마존Go매장을 운영할려고 계획했으나,
- 현재는 43개의 매장이 운영 중이며 작년 3월 미국에서는 8개의 매장이 폐쇄될 정도로 영업적 손실이 큰 매장이다.
- 실패의 원인 - 2가지
- 기술우선주의 : 참신함, 기술에 집중해서 '마트'라는 본질을 잊었다는 평가
- 비용 : 기술적인 비용 문제 → 100% 무인을 목표로 했지만 카메라 감시는 사람
- Just walk out 기술- 활용 분야
- 사람이 몰리고, 시간이 중요한 장소
- 미국에선 공항, 대학, 스포츠 경기장 등 30개 시설에 이 기술 도입함
- 놀이동산 굿즈샵, 테마파크에 활용 가능할 듯
- 팝업스토어
- 상품이 많고 시간이 중요한 물류센터
- 상품 딜리버리 시장(배민 B마트 피킹 시스템)
- 기대효과 : 딜리버리 시간 감소의 효과, 주문량이 많아질 때 효율을 높일 수 있음
- 제시될 수 있는 문제점 : 'Just walk out' 기술을 사용하는 것이 비용이 더 들 수 있음
- 해결 방안 : 직원 옷을 통일하거나 특정한 모자를 쓰는 등 불필요한 학습 요소를 줄여 모델을 단순화, 피크 시간에만 해당 기술을 사용하는 애자일한 운영
2. 프로세스 마이닝
- 프로세스 마이닝
- 프로세스 이노베이션 + 데이터 마이닝
- 데이터 분석 단계 중 데이터 수집 이후의 가시화 단계와 데이터 활용으로 이어지는 연결 역할을 하는 툴
이 발표는 내가 평소 접하지 못한 기술이라서 열심히 듣고싶었는데,
미프 오프라인 날이랑 겹쳐서 주의깊게 듣지 못해서 아쉽다.
3. 탈 클라우드 하는 이유
내가 4주차에 발표한건
클라우드로 전환했던 기업들이 다시 온프레미스로 돌아가는 상황에 대해서 설명했다.
국내의 경우에는 정확한 파악이 불가능했지만, 외국의 조사 결과로는 생각보다 많은 수치가 탈 클라우드를 진행했다.
가장 큰 이유는 비용. 클라우드가 비싸다는 것
이런 상황을 보고, 든 생각은 클라우드라고 다 좋은게 아니라, 서비스의 성격에 따라 온프레미스, 클라우드의 유형을 선택해야한다는게 가장 컸다.
< 개선이 필요한 사항 (피드백) >
답변 고민하실 때 시선처리 하시는 것 제외하고는 없었습니다.
잘 정리하신것을 설명하실때 부분부분 살을 붙여서 페어프레이징하면 더욱 풍부한 발표가 될 것 같습니다
실제 면접에서는 중간에 '~요' 사용 빈도 조절만 신경쓰시면 좋겠습니다!
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